[发明专利]基于改进乌鸦搜索算法的极限学习机分类算法在审
| 申请号： | 202210098429.3 | 申请日： | 2022-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN114511021A | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 刘半藤;霍闪闪;王柯;陈友荣 | 申请（专利权）人： | 浙江树人学院（浙江树人大学） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 绍兴市寅越专利代理事务所(普通合伙) 33285 | 代理人： | 潘敏 |
| 地址： | 312303 浙江省绍*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及极限学习机分类算法技术领域，具体涉及基于改进乌鸦搜索算法的极限学习机分类算法；包括以下步骤：搭建ELM网络模型，采用ICSA算法，对ELM模型随机生成的输入权重和阈值进行优化通过引入AP值动态递变函数去平衡全局和局部搜索性能，引入莱维飞行搜索方法避免盲目搜索，引入多个体变因子加权学习方法保证种群多样性，引入邻代维度交叉方法增强最优个体藏食位置质量，避免获得局部最优值，从而实现准确预测结果。本发明弥补随机生成输入权重和阈值带来的一系列缺陷，提高ELM模型分类精度，并在对ELM模型参数进行优化时，基于传统CSA算法，通过引入AP值动态递变函数去平衡全局和局部搜索性能，引入莱维飞行搜索方法避免盲目搜索。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 乌鸦 搜索 算法 极限 学习机 分类 | ||
【主权项】：
暂无信息
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